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TPC-DS工具介绍及性能测试

发布时间 2023-12-04 13:14:34作者: S-Gavin

一. Hive-testbench工具介绍

TPC-DS：https://www.cnblogs.com/webDepOfQWS/p/10544528.html

由于原生态工具生产测试数据表存在bug，后续引进hive-testbench，可参考：
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/260840

可在WPS共享文档https://yundoc.fin-shine.com/drive/group/442074/3256599

或10.141.23.16 /home/appuser/hive-testbench下载 （配置项及脚本已修改）

1.1. 工具部署

执行tpcds-build.sh

（该工具需依赖包，执行后会提示，缺少什么安装什么依赖包）
一般需要这几个：yum -y install gcc gcc-c++

也可参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/260840

1.2. 脚本修改适配

修改脚本，直接使用hive（WSL环境没有配置beeline）
文件： tpcds-setup.sh

 

echo "TPC-DS text data generation complete."

#HIVE="beeline -n hive -u 'jdbc:hive2://localhost:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2?tez.queue.name=default'

"HIVE="hive"

# Create the text/flat tables as external tables. These will be later be converted to ORCFile.

修改不支持的参数，注释 hive.optimize.sort.dynamic.partition.threshold

vim settings/init.sql

vim settings/load-flat.sql

vim settings/load-partitioned.sql

-- set hive.optimize.sort.dynamic.partition.threshold=0;

(目前发现仅在Cloudera中提供该配置：
https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/7.1.5/ozone-storing-data/topics/ozone-config-work-with-Hive.html)

 

1.3. 生成测试数据

 

例如# 生成大小100G的数据集# 生成文件放置于/tmp目录下

 

bash tpcds-setup.sh 100 /tmp/100

 

（可在HDFS上查看已生成的文件： sudo -u hdfs hadoop fs -du -h /tmp）

1.4. 执行99条SQL

路径：/hive-testbench-hdp3/sample-queries-tpcds

 

 

 方法一：

执行hive命令进入数据库执行命令界面，然后执行：

hive> use tpcds_bin_partitioned_orc_100;

hive> source query12.sql；

方法二：

使用脚本批量执行，通过/tmp/tpcds_bin_partitioned_orc_100.Log查看所有执行SQL结果。

（/tmp/tpcds_calc.log便于统计每条SQL执行的耗时情况，实际以上述结果为准！）

命令：sh autoTpcDs.sh

脚本内容：（仅参考，根据实际内容修改）

#!/bin/bash

base_dir='/home/appuser/hive-testbench/hive-testbench-hdp3/sample-queries-tpcds'

DBbase=tpcds_bin_partitioned_orc_100

for sql_num in `seq 1 99`

do

        if ((${sql_num}==18));then

                continue 1

        else

                echo "=============sql_num: query${sql_num} =============="

                hive -e "use ${DBbase};source ${base_dir}/query${sql_num}.sql"

                echo "=============sql_num: query${sql_num} ==============" >> /tmp/tpcds_calc.log

                grep 'Time taken' /tmp/${DBbase}.log|tail -1  >> /tmp/tpcds_calc.log 2>&1

        fi

done  >> /tmp/${DBbase}.log 2>&1

二. TPC-DS

2.1. TPC-DS编译

 yum install -y gcc gcc-c++ expect byacc flex bison

 地址: git clone git@github.com:gregrahn/tpcds-kit.git

 地址：git clone https://github.com/gregrahn/tpcds-kit.git

 进入tool目录下

 执行 make

2.2. 建表

 在tools目录下 查看tpcds.sql文件，提供了基础的建表语句

2.3. 生成数据

2.3.1. 创建存放生成数据的目录

  mkdir /root/tpcdsdata

2.3.2. 生成指定大小的数据到创建的目录

./tools/dsdgen -SCALE 100GB -DIR ./data_100G

  -SCALE：指定生成数据量大小如：100GB、200GB、1TB、100TB

2.4. 根据模板生成查询语句

 通过使用dsqgen命令根据TPC-DS提供的模板生成不同类型的SQL语句，TPC-DS默认支持以下模板：db2.tpl、netezza.tpl、oracle.tpl、sqlserver.tpl

for i in `seq 1 99`

do

　　./dsqgen  -DIRECTORY ../query_templates/ -TEMPLATE "query${i}.tpl" -DIALECT netezza -FILTER Y > ../sql/query${i}.sql

done
-DIRECTORY：SQL模板的路径。 这个是查询模板的文件目录位置 …/query_templates/注意：因为query_templates只有99个查询模板，所以最多一次只能生成99个查询语句，但是如果生成多次，生成的99个查询语句是一样

-TEMPLATE：SQL模板的名称

-DIALECT：include query dialect defintions found in < s >.tpl 。-DIALECT postgresql 是哪种数据库的查询语句

注意：DIALECT支持oracle,db2,sqlserver，netezza，ansi，但是没有postgresql。可以去query_templates文件目录下看是否有对应的模板文件，推荐netezza，pg可以解析。

-FILTER：重定向到标准输出，即…/sql/query${i}.sql 是输出路径和文件类型。

2.5. 所有表分别导入数据

举例：psql -h 172.0.0.1 -p 31000 -U zhouwh -d testdb_100g -c "\COPY catalog_returns FROM '/home/appuser/tpcds-kit/data_100g/catalog_returns.dat' with DELIMITER as '|' NULL '' SEGMENT REJECT LIMIT 10000 ROWS;"

脚本：

#数据库名称

DB=testdb_100g

#dat文件路径

addr='/home/appuser/tpcds-kit/data_100g'

now=`date +%Y%m%d%H%M%S`

 

cd $addr

#编辑文件

total_cost1=0

for i in `ls *.dat|cut -d '.' -f 1`

do

        echo "###${i}开始编辑dat文件..."

        begin_time1=`date +%s.%N`

        sed -i -r 's/(.)$//g' ${addr}/${i}.dat

        rcsed=$?

        end_time1=`date +%s.%N`

        cost1=`echo "$end_time-$begin_time"|bc`

        total_cost1=`echo "$total_cost+$cost"|bc`

        if [ $rcsed -ne 0 ] ; then

                printf "###！%s编辑失败\n" $i

        else

                printf "###%s编辑成功!cost耗时：:%.2f秒，累计耗时：:%.2f秒\n" $i $cost1 $total_cost1

        fi

done

 

#导入数据

total_cost=0

for i in `ls *.dat|cut -d '.' -f 1`

do

        echo "${i}开始导入数据..."

        begin_time=`date +%s.%N`

        psql -h 172.0.0.1 -p 31000 -U zhouwh -d ${DB} -c "\COPY ${i} FROM '${addr}/${i}.dat' with DELIMITER as '|' NULL '';" 2>/tmp/null

        rc=$?

        end_time=`date +%s.%N`

        cost=`echo "$end_time-$begin_time"|bc`

        total_cost=`echo "$total_cost+$cost"|bc`

        if [ $rc -ne 0 ] ; then

               printf "#####！%s导入数据失败\n" $i

        else

               printf "######%s导入数据成功!耗时:%.2f秒，累计耗时：%.2f秒\n" $i $cost $total_cost

        fi

done

执行命令：

 nohup /home/appuser/tpcds-kit/exportdat.sh 2>/home/appuser/tpcds-kit/nohup.out &

2.6. 执行查询语句

#数据库名字

DB=testdb_100g

total_cost=0

now=`date +%Y%m%d%H%M%S`

for i in {1..99}

do

        echo "begin run Q${i}, sql/query$i.sql , `date`"

        begin_time=`date +%s.%N`

        psql -h 172.0.0.1 -p 31000 -U zhouwh -d $DB -f ./query${i}.sql > ./log/log_query${i}.out 2>/tmp/null

        rc=$?

        end_time=`date +%s.%N`

        cost=`echo "$end_time-$begin_time"|bc`

        total_cost=`echo "$total_cost+$cost"|bc`

        if [ $rc -ne 0 ] ; then

                printf "run Q%s fail, cost: %.2f, totalCost: %.2f, `date`\n" $i $cost $total_cost

        else

                ROWS=`grep 'rows' ./log/log_query${i}.out|tail -1`

                printf "###run Q%s succ, cost: %.2f, totalCost: %.2f, ROWS%s%s%s, `date`\n" $i $cost $total_cost $ROWS

        fi

done

2.7. 统计

cost时间

awk -F "," '{print $2}' 文件名 |awk -F ":" '{print $2}'